以下是引用这篇文章的既定格式:
Rigal, s . 2022。社会-环境指数:结合社会和生物物理指标揭示增长的极限。生态与社会27(2):33。摘要
主导的社会经济范式对生物圈、气候和社会本身的负面影响是严重的。然而,衡量国家成功与否的指标众所周知是有限的,因为这些指标针对的是具有社会吸引力但在环境上不可持续的社会模式。人们提出了无数的指标,以解决缺乏评估各国真正社会成就的有关衡量标准的问题。与此同时,人类社会对生活和气候的影响已得到越来越良好的监测,并显示出主要发展模式的生态僵局。虽然强调了社会和环境阈值,但仍然缺乏使各国能够在不超过生物物理阈值的情况下跟踪其实现更大社会正义的轨迹的综合指数。为了填补这一空白,本文构建了一个综合社会环境指数(SEI)。然后分析了SEI与国内生产总值(GDP)、人口密度和可持续发展指数(SDI)的关系。这使得我们可以从社会和环境的角度重新审视伊斯特林悖论。此外,考虑到人口密度,可以检验人口对国家可持续发展成功的影响。研究表明,将社会和环境阈值合并为一个综合指数不仅是可行的,而且是对详细和具体的社会或环境指标的一个有用的补充工具。 SEI highlights and quantifies the limits, already exceeded in many countries, beyond which economic development is clearly related to a decline in social achievements and a crossing of biophysical thresholds. Unlike GDP, population density and population growth were not found as being related to the current unsustainable development model. Therefore, the results call for a degrowth in the environmental impact of high-income countries, which may result in social improvements and yield room of maneuver for the development of social foundations in other countries. All of these transformations require new narratives, goals, and measurement tools that can be partly provided by SEI.介绍
帝国生活模式在全球的传播(Brand and Wissen 2017)对我们的星球造成了最大的破坏(Ripple et al. 2017, Kolasi 2018, Marques 2020)。然而,这种西方国家特有的生活方式仍然是大多数国家的目标,没有考虑到将其严重的环境后果扩大到70多亿人的生物物理不可能(Ganivet 2020)。然而,社会成就比西方社会的生活方式更能伴随,有助于理解其日益增长的成功。由于我们星球的极限是有限的,满足大多数人的社会需求是一个正义和人性的问题,因此,评估是否以及如何可能在地球边界内为所有人创造美好生活是至关重要的(O 'Neill等人,2018年)。
评估人类福祉的主流指标的局限性被广泛承认,特别是国内生产总值(GDP),自从它被引入国民核算(库兹涅茨1934年)以来就得到了承认。不仅把非市场活动放在一边,而且它是建立在一种经济上的福利概念的基础上的,即拥有越来越多的适销商品的可能性。这些限制导致了许多旨在涵盖福祉的多个方面的其他指标的出现。在最普遍使用的指标中,除了GNI(国民总收入,由GDP推导;Stanton 2007), GPI(真正进步指标)对应的是经经济活动的社会成本负会计调整后的经济福祉(Talberth et al. 2007)。其他幸福指数或社会学调查也被开发出来,以更准确地评估”伊斯特林悖论”该研究强调了在特定收入阈值以上的人均GDP和人们幸福感之间的去相关性在西方国家已经超过了(伊斯特林1974年,马克斯-尼夫1995年,迪特拉和麦卡洛克2008年,范宁和奥尼尔2019年)。然而,很少有人提出直接包含人类福祉或幸福的指标,这些指标构成了所有人类生活和经济活动的基础,即在一个可居住的星球上保存功能良好的生态系统(Abdallah等人,2009年,Hickel 2020年)。
更不用说维持任何经济活动了,由于全球变暖的后果,在不久的将来生活在一些目前人口稠密的地区的可能性本身就存在问题(Raymond et al. 2020)。此外,生物多样性的侵蚀深深影响着数百万人的日常生活和生活方式(Begotti和Peres 2020)。更具体地说,星球边界(Rockström et al. 2009)已经部分被帝国式的生活方式超越,这体现在富裕国家(主要是西方国家)和其他国家之间的巨大差异上,即使缩小到个人水平,即比较人均环境足迹或碳排放(Duro和Teixidó-Figueras 2013, Piketty和Chancel 2015)。
因此,要找到一条通向可持续性的道路,就需要根据社会经济变化所造成的环境退化来评价社会成就。在这个意义上,O 'Neill等人(2018)最近的一项分析提出,将国家置于一个由社会最低门槛定义的二维平面上,并克服生物物理边界。这第一个突破仍然是定性的,基于甜甜圈经济的结果,定义了社会基础和环境天花板之间的空间(Raworth 2013)。环境上限对应的是行星边界的概念(Rockström et al. 2009),这些概念在其测量(它们能被测量吗?)和定义(它们对应于引爆点吗?;Montoya et al. 2018a, 2018b)。O 'Neill等人(2018)通过使用可测量的生物多样性边界(Running 2012)克服了对边界的主要批评,特别是在生物多样性方面。此外,一项进一步的改进增加了地球边界的数量超标(Hickel 2019年),因为一些国家只略微超过生物物理阈值,而其他国家则远远超过。这尤其导致了人类发展指数在可持续发展指数(SDI;Hickel 2020),它考虑了社会指标(预期寿命、教育和收入)和生物物理指标(CO2和材料足迹),而其余部分基于GDP。这些方法澄清了社会成就高但环境影响大的国家与生态影响较轻但社会成就低的国家之间的权衡关系(图1a;Scherer等人,2018年)。然而,令人鼓舞的是,一些国家正在逃离这个权衡取舍的山谷。例如,越南成功实现了6个社会最低标准,但只超过了一个生物物理边界(O 'Neill et al. 2018)。
然而,二维分析(社会轴与生物物理轴)仍然难以用于跨国比较,甚至难以用于一个国家内部的年份比较。如果要放弃基于gdp的策略,则必须提供易于操作的索引。因此,二维指标的使用可能对公共政策有限制,因为它们很难帮助评估一个国家在一段时间内的改善情况。利用二维指标(一个社会轴和一个环境轴)中的现有信息,有可能建立一个综合指标。这个指数可以很容易地用于公共政策,以估计各国目前的状况与要达到的目标之间的差距,即在地球限度内实现所有社会标准,如果可能的话。然而,将两个维度合并为一个维度会导致信息的丢失。它还将社会成就和生物物理阈值之间的可替代性假设视为弱可持续性假设(O 'Neill 2012)。因此,联合指数的构建必须满足三个标准,才能有意义和有用(Meadows 1998):(1)尽可能多地保留最初指标的信息;(2)作为一套社会和生物物理指标的补充,而不是替代,以确保强大的可持续性;(3)确定要达到的目标。
接下来的挑战是确定如何将社会和环境信息结合起来,同时尽可能少地丢失信息并确定目标。本研究提出了一个基于社会成就和生物物理影响的定量和定性信息的社会环境指数(SEI)。除了阈值方法(低于或高于阈值)提供的定性信息外,还可以考虑关于社会成就和生物物理阈值超出的定量数据。该指标的稳健性及其与最先进的社会环境指标SDI的相关性进行了测试。使用合并后的SEI作为对详细的社会或环境指标的补充,我们最后提出了三个广泛的问题:(1)社会环境成功和人口密度是否相互关联(由于关于人口在实现可持续性方面的作用的长期争论,人口问题一直存在争议[Ehrlich和Ehrlich 2009, Crist等人2017]);(2)”伊斯特林悖论”综合社会和环境指标是否存在?(3)哪些社会或环境指标决定了GDP阈值,该阈值是否允许达到所有人的安全和公正空间?
方法
各国的社会和生物物理指标
空间平均
11个社会指标(生活满意度、健康预期寿命、营养、卫生、收入、获得能源的机会、教育、社会支持、民主质量、平等和就业)是从Raworth(2012)提出的安全和公正空间框架中选择的。7项生物物理指标(CO2排放、磷、氮、蓝水、体现人类净初级生产占用(eHANPP)、生态足迹和物质足迹)从Rockström等人(2009)提出的安全操作空间中选择。
O 'Neill等人(2018)对所有这些社会和生物物理指标进行了降尺度,并提供了它们的阈值(详见附录1)和2011年的值(详见O 'Neill等人(2018))。报告的社会指标少于6个(在11个国家中)或报告的生物物理指标少于4个(在7个国家中)的国家被从分析中删除,只剩下151个国家有足够的数据来计算空间分析。
时间值
除了上述可用数据集外,我们还基于相同来源,以不同时间步骤重建了每个国家的每个社会和生物物理指标的社会和生物物理值(Krausmann等人,2013年,Lenzen等人,2013年,Helliwell等人,2018年,世界银行2015年)。由于并非所有所需的数据都能在同一时间段内同时获得,甚至在过去20年里,有些年份也无法获得,因此将可获得的信息按三个时间步(2005年、2010年、2015年)进行平均,以获得每个国家的社会和生物物理分数。每项指标中,2005年的值对应2003 - 2007年的平均值,2010年的值对应2008 - 2012年的平均值,2015年的值对应2013 - 2017年的平均值。由于数据的限制,不能对所有151个国家这样做,只能对135个国家这样做。这一步骤允许跟踪不同国家发展路径的时间变化。
结合社会环境指数
为了同时考虑社会最低限度和生物物理极限,社会和生物物理分数被合并为一个社会环境指数(SEI)。对于每个国家,通过结合各个生物物理指标计算生物物理得分(第1步),通过结合各个社会指标计算社会得分(第2步)。然后结合这两个得分计算SEI(第3步)。此后,得分对应于社会或生物物理的平均值,而指标总是指一个给定的社会或生物物理指标(见附录1)。
步骤1。生物物理评分通过综合生物物理越界的强度,同时保留所有生物物理阈值越界数量的定性信息来构建。这样做,每个国家的坐标c在定性x-轴(图1b)为超调阈值个数c来除以记录的生物物理指标的数量cTr(Eq。1):
(1) |
与cx的坐标c在x设在,c来按国家分列的超过生物物理阈值的数目c而且cTr记录的生物物理指标的数量c.
然后是每个国家的坐标c在定量k-轴(图1b)计算为所有生物物理指标值的超调值的平均值(超调值是阈值与观测指标之间的差值;Eq. 2).每个指标按其阈值进行缩放,以赋予每个指标相同的权重。注意,如果一个国家达到但没有超过几个限制,ck= 0。
(2) |
与ck的坐标c在k设在,c我生物物理指标值超过阈值和c来按国家分列的超过生物物理阈值的数目c。
要给社会成功和生物物理能力的超越同等的权重,x而且k合并成一个单一的z轴。要做到这一点,就要考虑到每个国家的立场c (cxcyck)从三维空间重新投射出来(x, y, k)平面的(z, y).也就是说,坐标cx而且ck被组合到一个新的坐标中cz的正交投影c '(c投射在(x, k),图1b)在段[BW].这是通过转换如下的坐标系来实现的(公式3):
(3) |
与cz的坐标z设在cx的坐标c在x设在,ck的坐标c在k设在,Bx的坐标B在x设在和Bk的坐标B在k设在。
步骤2。社交得分(y-axis)通过调整Hickel(2019)提出的修改得到。就营养指标而言,由于超过该指标会导致社会和健康问题,所有超过最低标准值(每人每天2700千卡路里)的数值都被设为1。对于其他社会指标,使用原始社会值(即不按最小条形值缩放)来获得每个指标与其最大理论值的距离。这些最大的理论值是直接可得的,因为每个指标都在一个有界的区间内。唯一的例外是使用最大观测值的健康预期寿命(新加坡= 75年)。社交得分计算为社交指标与最大值之间的所有距离的平均值(Eq. 4)。这样做可以获得社交得分的量化信息,同时避免了将所有高于最小条的指标均为1的缺点。这样就可以更准确地评估实际的社会成就。例如,民主质量为0.8(相当于最低标准,接近美国的值)的国家和民主程度大多高于0.8的国家(例如斯堪的纳维亚国家)之间存在显著差异。其他社会指标也是如此。为了清楚起见,最好的姿势B设于三维空间的原点(0,0,0)x(1 -y),k;图1b)通过定义c'y一减去社会分数:
(4) |
与c 'y的坐标c(1 y)设在,cy的坐标c在y设在,cj社会指标的值j,cjmax社会指标的最大值j而且c老国家社会指标的记录数量c。
步骤3。对于一个国家来说,由c在图1b中,SEI值基于距离[Bc”在欧几里得空间((1-y),z).更准确地说,SEI值对应于两者之间的距离c”,的投影c在(1-。y),z),B,乘以距离[BW),W处于最差的位置(低社会指标和大量超出生物物理阈值)。在接近时获得一个递增的索引B时,SEI定义如下(公式5):
(5) |
与SEIc的SEI的价值c, cz的坐标c在z设在c 'y的坐标c在(1 y)设在,Bz的坐标B在z设在和By的坐标B在y设在。
外部社会经济指数
目前用来评估一个国家的成功和估计(经济)福祉的主流社会经济指标,国内生产总值(GDP),与SEI进行了比较。值得注意的是,GDP既没有直接出现在社会绩效指标中,也没有直接出现在生物物理指标中(附录1)。可持续发展指数(SDI)对应的是最先进的指数,可以同时计入社会和环境得分(Hickel 2020),代表了人类发展指数(HDI)的重大更新。但是,它考虑到有限数量的社会和环境变数,并通过建设与国内生产总值直接挂钩。作为GDP补充的主要指标,人类发展指数(HDI)与SEI之间的关系在附录2中进行了分析。没有使用真正的进展指标(GPI),因为它只适用于17个国家,而不是考虑的所有时间段(Kubiszewski et al. 2013)。最后,分析了SEI与种群密度的关系。联合国时间数据人均国内生产总值基于购买力平价(PPP),以2017年固定国际美元(国际美元;联合国2020年)。世界GDP取自世界银行(2015)、人口密度(取自人口数据和国家表面[世界银行2015,联合国2020b])和SDI(可在https://www.sustainabledevelopmentindex.org/)用于计算每个时间步的平均值(2005年、2010年和2015年),并用于计算每个国家的社会和生物物理分数。
进行了两项独立的分析。首先,研究了SEI与GDP、人口和SDI之间的空间格局,即SEI与2011年值的关系。为了最大化样本量,我们使用2010年GDP、人口密度和SDI的平均值来分析它们与SEI的空间关系。接下来,进行了时间分析,因为空间对时间的假设可能会误导SEI与经济活动、人口或SDI之间的空间关系的解释(Damgaard 2019)。因此,我们分析了时间模式,即检验SEI的时间变化是否与SEI与GDP、人口密度或SDI之间在空间上观察到的联系在时间上一致。2005-2015年GDP、人口密度和SDI的变化被用来最大限度地增加国家数量和考虑的时间段。因为GDP和人口密度的分布是倾斜的,所以对它们进行了对数变换,以供后续分析。人口密度大于1000人居住。公里的国家-2被删除是因为它们对应的岛屿和城市国家,在人均影响方面很难与较大的国家相比。
统计分析
通过应用分段回归(Muggeo 2008)分析SEI与外部指数之间的空间关系,以评估SEI沿GDP、密度或SDI梯度的潜在转折点。SEI和外部指标的时间变化以相对于2005年的变化表示。采用多元线性回归分析SEI与社会经济指标之间的时间关系,将2005 - 2015年SEI的变化作为响应变量,将2005 - 2015年所考虑的指数(GDP、密度或SDI)与基准指数值(2005年值)相互作用的变化作为解释变量。
结果
国内生产总值的关系
总体而言,SEI在剔除指标后表现稳健(见附录2的稳稳性检验),并将GDP高和低的国家排在垫底位置,而中等收入国家在SEI方面的排名往往高于人均GDP(图2,详见附录3的评分)。具体而言,在空间上,SEI显示出在GDP值低于6830 Int$ (CI = [5615,8310]),然后与较高的GDP值呈负相关(图3a)(斜率1= 0.08, sd1= 0.02, tvalue1= 5, pvalue1= 8.10−7、边坡2=−0.21,sd2= 0.02, tvalue2= -12, pvalue2< 1.10−10, r2= 0.69)。这是由于GDP与生物物理分数之间的正相关关系,不再被GDP与社会分数之间的正相关关系所补偿(见附录3)。
时间分析证实了SEI与GDP在GDP值低和高时的负相关关系(图3和表1)。SEI的变化与GDP的变化不存在显著的负相关关系,与GDP的变化呈正相关关系,但与GDP与GDP变化的交互项呈负相关关系。换句话说,SEI的变化呈正相关变化当最初的国内生产总值GDP很低,但对GDP变化负相关时,初始GDP值高(图3 d和附录4)。相反的关系在5900美元GDP值等于Int(见附录4中计算的细节),这个阈值是置信区间内发现的空间分析,到110年已经超过了国家(附录5)2011年居住着43亿人。
SEI和GDP之间相反的关系是由两个因素造成的。最初的增加关系是由于社会的变化之间的积极关系成就和GDP在2005年和2015年之间的变化(图4和表1)。消极的关系超出阈值之间的负相关关系是由于社会成就和空间GDP的变化(表1),2005年和2015年之间的积极关系的变化生物物理过度和GDP的变化(图。4 d和表1)以及之间的变化例如,在乍得,2005年(1460 Int美元)到2015年(1760 Int美元)的人均GDP增长了20%,同时所有8个记录的社会指标都增加了,除了生态足迹和eHANPP之外,所有生物物理指标都下降了。相反,在俄罗斯,人均GDP在2005年(20,390 Int美元)和2015年(25,940 Int美元)之间增长了27%,与此同时,10个记录的社会指标中有7个增加,而民主质量和获得能源的机会减少,所有生物物理指标都增加了,除了CO2排放和eHANPP。此外,所有最高SEI值都出现在低至中等人均GDP(例如,摩尔多瓦或尼泊尔,2010年人均GDP分别为8610和2290国际元)。请注意,所有的负面GDP变化都与生物物理影响的减少有关,几乎所有的负面GDP变化也与社会得分的下降有关(马达加斯加除外)。
有趣的是,全球人均GDP(2011年为14275国际元(图3),2019年为16911国际元)已经高于SEI与GDP之间的时空关系转折点。此外,就构成社会得分的大多数社会指标而言,有一些国家的GDP接近或高于最低标准,尽管它们的GDP低于或等于SEI最优GDP(5900美元;唯一的例外是卫生和民主质量,没有一个GDP在5900 Int美元左右的国家接近最低标准。此外,sei -最优GDP对应于大多数国家无法保持在生物物理极限以下的点(附录6)。当使用2010年世界人均GDP代替sei -最优GDP作为极限时,这些结果仍然有效。
与人口密度的关系
SEI在空间上与人口密度呈微正相关关系(slope = 0.02, sd = 0.01, tvalue = 2, pvalue = 0.004, r²= 0.04),在时间上则不存在相关关系(图3b和e)。在空间上,这种微正相关关系是由于生物物理评分较低,这种情况只出现在人口密度中等到高度密集的国家(附录3)。
之所以缺乏时间关系,是因为社会得分变化与人口密度之间(图4b和表2)以及社会得分变化与人口密度之间(表2)在空间上缺乏显著联系。生物物理影响的变化和人口密度的变化之间存在微弱的负相关关系(图4e和表2)。确认了所有人的安全和公正空间的邻近性与人口密度之间没有很强的关系,在人口密度高或低的国家,社会成就得到满足,生物物理指标低于阈值(附录6)。例如,在斯里兰卡,2005年人口密度增加了7%(298个居民。公里)−2)和2015年(319个居民−2),没有超过生物物理阈值,并在七个记录的社会指标中增加了六个。相反,在中国,2005年人口密度增加了9%(133居民。公里)−2)和2015年(145个居民−2),七项记录的生物物理指标中有六项有所增加。
与SDI的关系
SDI与SEI在空间上具有很强的相关性(slope = 0.37, sd = 0.04, tvalue = 10, pvalue < 1)−10, r²= 0.42;图3 c)。对社会或生物物理分数进行解耦分析(附录3)显示了两组国家。在第一组中,社会得分与SDI有很好的相关性,而生物物理得分与SDI没有相关性。第二组SDI值低,社会得分高,生物物理得分与SDI值呈负相关。因此,在每一组中,SEI的两个成分中至少有一个与SDI相关,导致SEI与SDI在空间上存在整体相关性。
然而,SEI的变化与SDI呈显著负相关(图3f和表3),而与SDI的变化或SDI与SDI变化之间的相互作用项无关(表3)。SDI的负变化均与生物物理评分的增加有关,而SDI的正变化可与生物物理评分的减少或增加有关(图4f)。相反,SDI和社会得分的变化并不相关(图4c和表3)。换句话说,许多国家虽然在2005 - 2015年SEI发生了显著变化,但SDI没有变化。相反,许多国家虽然在2005年至2015年间SDI发生了显著变化,但SEI却没有发生显著变化。此外,正如构建预期的那样,SDI受到限制,以考虑CO以外的其他生物物理限制2排放和材料足迹(附录6)。
讨论
总的来说,这项研究表明,将社会成就和环境过度影响合并到一个单一的社会环境指数(SEI)是可能的。在社会基础和环境上限之间通向可持续性的道路可能很窄(Wiedmann et al. 2020),但这项研究表明,每个国家都有可能评估其在安全和公正环境中的当前地位,跟踪其历史路径,并评估其在地球范围内迈向美好生活的进展。
SEI和SDI的极限
SDI是衡量人类发展的最先进的指标,同时考虑到CO2排放和材料足迹(Hickel 2020)。人类发展指数的建立是为了评估人类发展的生态效率,而人类发展指数没有考虑到人类发展对环境的任何影响。根据大多数环境退化情况评估社会成就对于建立衡量强大可持续性的指数至关重要。在本研究中,明确构建了综合SEI,以在定性和定量上涵盖所有社会最低门槛和定义安全和公正空间的生物物理阈值(O 'Neill et al. 2018)。SDI未能涵盖人类发展的所有社会和环境影响,而SEI通过纳入7个生物物理边界、11个社会指标并使用基于分配的收入指标(附录1)证明了其成功。此外,SEI符合构建有效社会环境指数的三个要求,因为它保留了来自原始指标的大部分信息。它可以作为这些指标的补充,将它们总结为社会和生物物理分数,并明确定义了要实现的目标(图1)。
再来看看伊斯特林悖论
SEI与GDP的关系分析强化了GDP未能衡量走向真正可持续状态的进展的主张。结果表明,在一定阈值以上,社会环境指数与GDP之间不仅存在空间上的负相关关系,而且存在时间上的负相关关系,即一个不能改善而另一个不能提高。此外,高GDP值时的负相关不仅是由环境退化造成的,而且与社会成功的下降有关(表1)。
时间分析是验证GDP阈值是否存在并提出量化的关键。如果可以用给定年份的空间数据来接近阈值,那么时间空间推理的缺陷(Damgaard 2019)可能会导致相反的解释。然而,时间方法在定性和定量上证实了空间格局。这一结果与之前关于去生长和稳态经济(SSE;Daly and Daly 1973, Kerschner 2010),但没有对可持续发展(SD)的预期。可持续发展和弱可持续性理论基于库兹涅特曲线的假设(Dasgupta et al. 2002, Dinda 2004),即当GDP的值较低时,GDP的增长会对环境产生负面影响,但当超过阈值时,GDP的增长会对环境产生积极影响。它还假设经济增长将有利于社会指标。因此,对于较低的GDP值,人们应该看到综合SEI与负的或稳定的GDP(如果社会收益补偿了环境损失)之间的关系,然后是高于库兹涅极小值的正关系。换句话说,库兹涅特曲线假说的结果与在空间和时间上观察到的模式相反。去增长和SSE推广的观点是,GDP增长可能(或可能不)有利于低收入国家,因为GDP增长可能是一些发展中国家实际福利和体面生活水平增长的合理代表(Rao和Min 2018,见附录3)。但与SD不同,去增长和SSE假设社会和环境缺陷将迅速逆转关系,超过给定的阈值,这得到了研究结果的支持。
具体来说,伊斯特林悖论(Easterlin 1974, Welsch 2002, Majeed and Mumtaz 2017)强调了社会成就的GDP门槛的存在。超过了许多国家已经超过的门槛,非经济福祉已变得与GDP无关,甚至是反相关。最常见的解释是,增加GDP的环境影响(Otero等人,2020年)和社会弊端变得比社会收益更强,打破了福利和GDP之间的相关性,甚至逆转了Max-Neef(1995)的假设。与这一预期一致的是,当GDP值较低时,GDP与SEI之间呈递增或稳定的关系,超过阈值时则呈负相关,更具体地说,社会得分的变化与GDP值呈负相关。
拆除人口炸弹
正如等式所示,人口数量加剧了人均对地球的影响我=P × a × t在《埃利希和霍尔德伦》(1971)和《每日和埃利希》(1994)中,与我对环境的影响,P人口,一个富裕,T这项技术。它还增加了实现社会基础所需的费用。尽管有这种数学直觉,但SEI和人口密度之间的联系表明,不同水平的人口密度似乎与SEI的高值和不断增加的值是相容的,至少在一定程度上是这样,在一些国家是这样。随着时间的推移,不存在负面关系意味着,在理论上,即使在人口不断增加的国家,也有可能在地球边界内达到社会标准。与此同时,研究结果还表明,正如人力资本的支持者所主张的(Eberstadt 2007),大量的人口并不是实现高社会标准的必要条件,因为低密度国家和高密度国家一样可以实现社会最小值。总的来说,人口密度似乎不是解释许多国家社会分数低或生物物理分数高的主要因素。然而,综合指数与人口密度之间的关系只适用于人口密度低于1000居民公里的国家−2,因为没有非城邦国家的人口密度高于这个水平的例子。不能排除的是,人口密度成为城市国家的例子所表明的更高密度的生物物理阈值越界的一个主要因素。此外,生物物理阈值降至人均值。因此,假设人均价值是固定的,目前在国家一级低于阈值的国家的人口增长将导致阈值越界。如果人均价值增加,这种现象甚至可能加剧。相反,在国家层面上目前高于生物物理阈值的国家,减少人口可以帮助他们回到阈值以下(Kopnina和华盛顿,2016年)。然而,这种人口结构变化所需的时间尺度(Bradshaw和Brook 2014年,Ganivet 2020年)使得降低人均价值成为不可避免和更有效的工具。
号召北方的经济衰退
大多数人已经生活在人均GDP高于本研究发现的GDP阈值的国家,尽管并非所有这些国家的公民都获得了相同的份额。人均收入低于国内生产总值阈值数量级的国家可以达到大多数社会最低限度。此外,为了不超过任何生物物理阈值,甚至有必要保持在这些收入值。已经超过生物物理阈值并经历了正经济增长的发达国家和发展中国家目前的动态不允许至少在未来几十年内再次低于阈值(附录3)。
这项研究不仅为GDP提供了一个准确的阈值,而且强调要实现所有人的安全和公正空间,需要的是当前财富的再分配,而不是全球GDP的增长。由于排名靠前的国家的GDP价值以及SEI最大化的最优GDP价值都低于当前的全球人均GDP,因此目前正在产生的财富即使不是太多,也是足够多的。需要减少可能导致GDP下降的环境影响,将高足迹国家的影响纳入一个安全、公正的空间。到目前为止,观察到的国内生产总值的下降与生物物理影响的减少有关(特别是CO2排放和生态足迹,见附录3),是外部压力的结果,如政治问题(如中非共和国)或经济危机(如西班牙,意大利,希腊)。这意味着社会成就(特别是生活满意度)的下降与GDP的下降并行。
减少对环境的影响也有必要为尚未满足社会需求的国家提供行动空间,其中一些国家可能需要增加对能源、材料和空间的使用(Krausmann等人,2017年,Wiedenhofer等人,2020年),例如教育、卫生、能源获取、收入和营养(见Hickel 2019年)。这种去增长,如果它是由政治意愿而不是经济衰退造成的,也可能在发达国家导致SEI的社会部分的改善(D’alessandro et al. 2020),尽管逆转不可持续发展路径的可能性仍有待实证证明。政治去增长不仅是一种边际经济变化,还对应着一种范式转变(Hickel 2021),其中变革性的社会变革(Parrique 2019)应避免衰退的有害社会后果,如发达国家的生活满意度、就业、收入和民主质量下降,以及发展中国家的社会支持和营养下降(附录3)。需要分析社会环境指数和国家内部不平等之间的关系,因为这些不平等具有社会和环境后果(Thorbecke and Charumilind 2002, Rao 2014, Piketty and Chancel 2015)。
致谢
我们感谢三位匿名审稿人的有益评论,极大地改进了稿件。
数据可用性
所有分析均使用R软件(3.4.4版本)进行。支持这项研究结果的数据和代码可以在https://doi.org/10.5061/dryad.866t1g1rq上公开获取https://doi.org/10.5061/dryad.866t1g1rq.
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表1<我mg src="//www.dpl-cld.com/wp-content/themes/ecologyandsociety/images/NewModal.svg">
表1:表1:GDP和GDP变化(δGDP)对SEI变化(δSEI)及其组成部分(δ社会得分和δ生物物理得分)的影响。系数估计(Estimate),标准误差(Std. error),相关的tvalue,显著性水平(p值)和拟合优度(调整后的r²)。
响应 | 说明 | 估计 | Std.错误 | tvalue | 假定值 | 调整r² |
δSEI | 国内生产总值 | -0.01 | 0.01 | -1.8 | 0.08 | 0.37 |
国内生产总值δ | 6.55 | 1.32 | 5.0 | 2.106 | ||
国内生产总值:GDPδ |
-0.75 | 0.14 | -5.3 | 5.107 | ||
δ社会分数 | 国内生产总值 | -0.11 | 0.02 | -5.0 | 2.106 | 0.29 |
国内生产总值δ |
3.35 | 1.19 | 2.8 | 6.103 | ||
δ生物物理评分 | 国内生产总值 | 0.10 | 0.02 | 4.3 | 4.105 | 0.16 |
国内生产总值δ | 4.16 | 1.19 | 3.5 | 7.104 | ||
表2<我mg src="//www.dpl-cld.com/wp-content/themes/ecologyandsociety/images/NewModal.svg">
表2:种群密度和种群密度变化(δ密度)对SEI (δSEI)及其组成部分(δ社会得分和δ生物物理得分)变化的影响。系数估计(Estimate),标准误差(Std. error),相关的tvalue,显著性水平(p值)和拟合优度(调整后的r²)。
响应 | 说明 | 估计 | Std.错误 | tvalue | 假定值 | 调整r² |
δSEI | 密度 | 0.01 | 0.01 | 1.4 | 0.15 | 0.24 |
δ密度 | 0.21 | 0.14 | 1.5 | 0.13 | ||
密度:δ密度 |
0.12 | 0.05 | 2.6 | 0.01 | ||
δ社会分数 | 密度 | 0.01 | 0.02 | 0.5 | 0.65 | 0.01 |
δ密度 |
0.85 | 0.48 | 1.8 | 0.08 | ||
δ生物物理评分 | 密度 | -0.04 | 0.03 | -1.4 | 0.16 | 0.06 |
δ密度 | -1.76 | 0.58 | -3.0 | 3.103 | ||
表3<我mg src="//www.dpl-cld.com/wp-content/themes/ecologyandsociety/images/NewModal.svg">
表3:表3 SDI和SDI变化(δSDI)对SEI变化(δSEI)及其组成部分(δSocial score和δ biphysical score)的影响。系数估计(Estimate),标准误差(Std. error),相关的tvalue,显著性水平(p值)和拟合优度(调整后的r²)。
响应 | 说明 | 估计 | Std.错误 | tvalue | 假定值 | 调整r² |
δSEI | SDI | -0.08 | 0.02 | -3.5 | 7.104 | 0.23 |
δSDI | 0.07 | 0.08 | 0.9 | 0.35 | ||
SDI:δSDI |
0.17 | 0.17 | 1.0 | 0.31 | ||
δ社会分数 | SDI | 0.43 | 0.14 | 3.1 | 2.103 | 0.08 |
δSDI |
0.08 | 0.16 | 0.5 | 0.61 | ||
δ生物物理评分 | SDI | 0.34 | 0.15 | 2.2 | 0.03 | 0.05 |
δSDI | -0.43 | 0.17 | -2.5 | 0.01 | ||